La donnée first party : pourquoi et comment la collecter efficacement ? 

Lucile Blain est Consultante Senior chez Converteo. Ses sujets de prédilection s’articulent autour du marketing relationnel. Elle partage avec nous ses convictions sur la mise en place d’une stratégie de collecte de données first party à la fois pertinente et efficace.

A retenir : 

• La distinction entre les données zero party et les données first party n’apporte pas de valeur ajoutée, l’enjeu est de garantir la qualité de la donnée lorsqu’elle est collectée
• Une stratégie de collecte pertinente débute par la définition des cas d’usage cibles
• La collecte des données est progressive et doit intervenir au bon moment dans le parcours de l’utilisateur pour être maximisée
• Les efforts de collecte sont vains si les données ne sont pas réconciliées au sein d’un profil unique

Avec la disparition progressive des cookies tiers, l’attention se tourne vers les données first party, suscitant un intérêt croissant au-delà de leur utilisation par les équipes CRM. 

Leur diversité d’applications inclut le renforcement de la connaissance client, la personnalisation des offres, l’amélioration de l’expérience client ou encore la prédiction des comportements. Ces données sont également exploitées par les équipes média pour affiner le ciblage des activations et mesurer les performances, comme explicité dans notre livre blanc “The Usage of 1st Party Data ». 

Au-delà de ces usages, les données first party offrent une opportunité de génération de revenus supplémentaires lorsqu’elles sont monétisées. Cette tendance se manifeste par le développement de plateformes dédiées de retail media chez les distributeurs (comme Retailink pour Fnac-Darty ou Carrefour Links) et la mise en place de partenariats encadrant le partage de données entre annonceurs affinitaires, notamment à travers des Data Clean Rooms.

Quel que soit l’objectif poursuivi, plusieurs impératifs demeurent : récolter une donnée fiable et qualitative grâce à une stratégie de collecte adaptée, développer la connaissance client en traitant et analysant la data de façon pertinente pour en tirer des insights et in fine la rendre exploitable.

Données 0 et 1st party, quelles différences ?

Au sein des « données propriétaires » directement collectées par l’entreprise auprès de ses clients et prospects, on distingue parfois les données 0 et 1st party. Il est important de noter que leur définition ne fait pas l’unanimité.

Certains considèrent les données zéro party comme des informations facultatives que les clients fournissent de leur propre initiative, par le biais de sondages ou d’enquêtes, tandis que les données first party englobent les autres données comportementales et déclaratives collectées par l’annonceur. D’autres y voient une dichotomie entre les données déclaratives (zéro party) et les données comportementales (first party).

Dans les deux cas, la data zéro party, fournie de manière active et consentie par le client, est considérée comme plus fiable. Cependant, la qualité dépend aussi et surtout des conditions de collecte. Par exemple, des champs obligatoires dans un formulaire n’assurent pas la fiabilité des informations collectées si le client ne perçoit pas l’intérêt de les partager. Le moment et le moyen de collecte sont donc cruciaux pour garantir la fiabilité des données et développer la connaissance client. Par ailleurs, le RGPD ne fait aucune distinction entre les données zéro et first party ; les différencier semble donc superflu. 

Stratégie de collecte, comment la rendre efficace ?

La collecte d’une donnée first party fiable et pertinente repose sur une stratégie adaptée aux besoins de l’entreprise et à l’intérêt perçu par l’utilisateur. Concrètement, cela implique d’intégrer plusieurs bonnes pratiques : 

• Partir des cas d’usage : pour maximiser les bénéfices pour l’entreprise, la clé d’entrée de la stratégie de collecte est la définition des cas d’usage à mettre en place. En d’autres termes, on n’adapte pas les cas d’usage à la donnée disponible mais on construit une stratégie permettant de collecter la donnée essentielle pour la mise en œuvre des usages identifiés. L’objectif est de ne collecter que celles jugées nécessaires, en opérant la collecte en cohérence avec le parcours de l’utilisateur.

• Considérer la valeur des “données de préférence” : l’activation des cas d’usage sera conditionnée au consentement donné par l’utilisateur. A l’heure du permission marketing, les données collectées via les centres de préférence deviennent essentielles car elles donnent l’opportunité de mieux personnaliser les communications et de maintenir la relation avec le client, en privilégiant les canaux, les thématiques et/ou la fréquence qu’il a choisis et déclarés.

• Privilégier la qualité à la quantité : l’efficacité de la collecte ne dépend pas du volume de données, mais de leur qualité. En l’absence de garanties quant à leur fiabilité, les données ne pourront pas être exploitées de manière pertinente, voire risquent de rester inexploitées.. Ainsi, la valeur intrinsèque des informations collectées réside dans leur précision et leur fiabilité. 

• Simplifier les formulaires de collecte et les contextualiser : quand il est question de collecter des données déclaratives auprès des utilisateurs, le mieux est l’ennemi du bien. Limiter le nombre de champs obligatoires, pour ne conserver que ceux légitimes aux yeux de l’utilisateur et pertinents vis-à-vis de la finalité poursuivie par l’entreprise, garantit une meilleure qualité de la donnée et un taux de complétion plus élevé.

• Qualifier progressivement les profils : pour s’adapter à l’expérience de l’utilisateur, il est important de collecter progressivement des données plus précises tout au long de son parcours. Cela permet d’activer de nouveaux cas d’utilisation au fur et à mesure de la relation établie, car les utilisateurs peuvent ne pas être disposés à fournir toutes leurs données d’un coup s’ils ne voient pas immédiatement de bénéfice pour leur expérience actuelle.

• Définir et énoncer clairement l’avantage qu’a l’utilisateur de fournir ses données et l’usage qui en sera fait. Les études récentes que nous avons menées montrent que les utilisateurs sont de plus en plus conscients de la valeur de leurs données personnelles et du motif mercantile de la collecte. Le corollaire est que les utilisateurs considèrent comme naturel d’obtenir un bénéfice (avantage, contenu, exclusivité, …) en échange de leurs données et veulent être rassurés quant à l’usage qui en sera fait.

• Envisager des méthodes de collecte alternatives au classique formulaire, quand les cas d’usage le permettent. Les expériences montrent par exemple que les données collectées dans un scénario de type chatbot sont non seulement 2x plus quantitatives mais également plus qualitatives, notamment parce que les informations sont collectées au fil de la conversation, de façon contextualisée et motivée.

Quel est l’enjeu de la réconciliation ?

La collecte de données de haute qualité n’est qu’une partie de la valeur potentielle. Ce qui compte vraiment, c’est la capacité de l’entreprise à utiliser ces données de manière efficace en les intégrant dans une vue d’ensemble et complète des clients.

L’objectif principal est de rassembler les informations collectées à partir de différents points de contact pour créer des profils unifiés des utilisateurs. Cette vue à 360° est essentielle pour une analyse précise, l’évaluation des clients, la segmentation des bases de données et, finalement, pour comprendre les comportements et besoins des utilisateurs, offrir des contenus personnalisés de qualité et potentiellement générer des revenus grâce à des données propriétaires à forte valeur ajoutée.